Wie man ML‑Modelle entwickelt, die echte Probleme lösen
Maschinelles Lernen steckt hinter vielen Technologien, die unseren Alltag prägen – von Empfehlungssystemen bis hin zu Betrugserkennung. Doch echte Mehrwerte entstehen erst, wenn Modelle nicht nur technisch sauber gebaut, sondern gezielt auf konkrete Probleme ausgerichtet sind. Erfolgreiche ML‑Entwicklung bedeutet daher, die Brücke zwischen Programmierung und praktischer Anwendbarkeit zu schlagen und sicherzustellen, dass die entwickelten Lösungen greifbare Ergebnisse liefern.
